[发明专利]基于OpenMP多线程架构的车牌识别系统

说明书

技术领域

本发明涉及一种采用OpenMP技术的多线程并行计算方法，特别涉及到车牌定位、车牌倾斜校正、车牌分割和车牌识别等车牌识别系统关键技术。

背景技术

随着经济的发展，人们的生活水平不断提高，我国汽车的人均保有量不断提高，汽车大规模普及已经成为一种必然的趋势。然而，随着汽车数量急剧增加，城市的交通管理面临着新的挑战。为了解决交通管理中遇到的问题，各国政府投入了大量的人力、财力开发各类交通管理系统。智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）就是在这样的背景由美国智能交通协会于1990年提出。智能交通系统，即将先进的信息技术、通讯技术、传感技术、控制技术以及计算机技术等有效地集成运用于整个交通运输管理体系，而建立起的一种在大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合的运输和管理系统。就国内而言，目前，一些主要的城市已经建立交通指挥中心。在交通指挥中心，视频监控技术已经成为主要的技术手段，图1为基于视频监控的车辆数据管理系统模型。基于监控的车牌识别的车辆管理系统分布于智能交通系统的各个部分，如治安卡口、收费站、停车场、巡逻警车等。车牌识别系统是智能交通系统的重要组成部分，主要分为车牌定位模块、车牌倾斜校正模块、车牌分割模块、车牌识别模块，具体如图2所示。

目前，由于加工工艺的发展已经遇到瓶颈，传统的CPU改进方法如提升时钟速度和指令吞吐量等已经很难获得突破性进展。在过去的几年中，新型芯片性能提升主要从超线程、多核和缓存三个方面入手，其中多核技术最为引人瞩目。2005年，Intel推出第一款双核CPU，标志着CPU进入多核时代。Intel、AMD、QUALCOMM等主流的处理器生产厂商均将提高处理器性能的方法从提高核心主频转变为提高核心数量，多核心处理器已成为未来几年处理器技术的主要的发展方向。通常多核能运行4至16个线程，但目前大多数算法及程序仅仅利用到了1到2个线程。多核多线程将使得程序及算法性能获得极大的提高，所以，多核多线程编程被大量应用于3维图形渲染、大规模数据计算以及其他数据计算及程序开发领域。本发明将利用基于OpenMP的多核多线程编程进行系统的开发。

本发明之前，市场出现了很多商用车牌识别系统，这些系统普遍存在车牌定位不准确、识别率低等问题，且大多采用单核方式进行开发，鲜有基于多核多线程技术的车牌识别系统。

发明内容

本发明的目的是为了解决如何在保证实时性的情况下提高车牌定位及车牌识别的准确性，提出了基于OpenMP多线程架构的车牌识别系统，该架构将有效的提高CPU的利用率，提高系统的运行效率。

本发明采用的技术方案为：一种基于OpenMP多线程架构的车牌识别系统，包括：

1、采用基于纹理特征的车牌定位技术，即采用形态学处理对车辆图片纹理进行处理，能够有效定位车牌，采用局部大津发对车牌预处理，以应对字符模糊、笔画粘连等问题；

2、采用旋转投影法进行车牌倾斜校正；

3、采用模板匹配，关键域和垂直投影法相结合的方式进行车牌字符分割；充分利用车牌自身的特征并结合模板匹配法对车牌进行分割，该方法分割速度快且能够有效应对字符粘连、模糊等情况；

4、采用基于一对一法SVM及Gabor纹理特征的车牌字符识别方法；该方法对字符倾斜、字符旋转、光照变化具有一定的鲁棒性，识别性能出色且识别时间较短；

5、采用OpenMP架构对系统实施并行化；采用OpenMP架构能够有效的利用CPU资源，最大限度的利用线程数，提高系统的运行速度，使系统满足实时性要求。

本发明的有益效果：1．基于纹理的车牌定位方法对光照具有较强的鲁棒性，有着较强的实时性和较高的检测率，为全天候车牌识别提供保障。

2．车牌预处理技术中用到的局部大津法有效的解决了字符笔画模糊的问题。基于模板匹配和关键域的车牌字符分割方法能够有效应对字符间粘滞的问题。

3．基于Gabor纹理特征和one-versus-one多类SVM的字符识别方法能够有效的识别包括汉字在内的车牌字符，取得了良好的识别率以及识别速度，并对光照、字符旋转、字符模糊具有良好的鲁棒性。

4.系统基于OpenMP并行化之后，CPU资源的利用率及车牌识别系统获得了大幅度提升。

附图说明

图1为基于视频监控的车辆数据管理系统示意图；

图2为车牌识别系统示意图；

图3为灰度拉伸示意图；

图4为SVM分类示意图；